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चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-22 16:38:26
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अवलोकन

मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति मूविंग एवरेज पर आधारित एक सरल लेकिन प्रभावी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह खरीदने और बेचने के संकेत उत्पन्न करने के लिए एक तेजी से चलती औसत रेखा और एक धीमी गति से चलती औसत रेखा के क्रॉसओवर का उपयोग करती है। जब तेजी से रेखा नीचे से धीमी रेखा के माध्यम से टूटती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से रेखा ऊपर से धीमी रेखा के माध्यम से टूटती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल तर्क बाजार के रुझानों का न्याय करने के लिए चलती औसत का उपयोग करने में निहित है। चलती औसत स्वयं में यादृच्छिक बाजार शोर को फ़िल्टर करने की कार्यक्षमता होती है। तेजी से चलती औसत कीमतों के परिवर्तनों का तेजी से जवाब दे सकती है और नवीनतम रुझानों को दर्शाती है, जबकि धीमी चलती औसत नवीनतम मूल्य परिवर्तनों का धीमी गति से जवाब देती है और मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों का प्रतिनिधित्व करती है। धीमी रेखा के माध्यम से तेजी से रेखा का सफलता का मतलब है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति मध्यम-लंबी अवधि की प्रवृत्ति के अनुरूप होने के लिए उलट गई है, इस प्रकार व्यापार संकेत उत्पन्न करते हैं।

विशेष रूप से, यह रणनीति पहले तेजी से चलती औसत sig1 और धीमी गति से चलती औसत sig2 को परिभाषित करती है। फिर, sig1 और sig2 के बीच क्रॉसओवर संबंधों के अनुसार खरीद और बिक्री बिंदु निर्धारित किए जाते हैं। जब sig1 नीचे से sig2 के माध्यम से टूटता है, तो एक लंबी स्थिति longCondition उत्पन्न होती है। जब sig1 ऊपर से sig2 के माध्यम से टूटता है, तो एक छोटी स्थिति shortCondition उत्पन्न होती है। रणनीति तब आदेश देती है जब लंबी और छोटी शर्तें पूरी होती हैं, और स्टॉप लॉस सेट करती है और ऑर्डर से बाहर निकलने के लिए लाभ लेती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के फायदे महत्वपूर्ण हैंः

  1. सरल तर्क, समझने और लागू करने में आसान
  2. लचीला पैरामीटर समायोजन, विभिन्न बाजार स्थितियों के तहत अनुकूलित किया जा सकता है
  3. संकेतों को फ़िल्टर करने और स्थिरता में सुधार करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त किया जा सकता है
  4. अच्छा प्रदर्शन, उदाहरण के लिए EMA15-EMA30 कॉम्बो EURCHF दैनिक डेटा पर 83% जीत दर प्राप्त कर सकते हैं

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

  1. गंभीर Whipsaw प्रभाव, स्टॉप हानि विन्यास महत्वपूर्ण है
  2. रेंजिंग, साइडवेज बाजारों में खराब प्रदर्शन
  3. विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के अनुरूप व्यापक परीक्षण और पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है

अनुकूलन उपाय:

  1. फटकार से बचने के लिए निर्णय के लिए अन्य संकेतक जोड़ें
  2. विभिन्न उत्पादों के अनुरूप एमओ प्रकार और मापदंडों को समायोजित करें
  3. जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ अनुपात का अनुकूलन करें

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति सरल तर्क, मजबूत व्यावहारिकता और स्थिरता के साथ एक मात्रा रणनीति है। पैरामीटर ट्यूनिंग और उचित अनुकूलन के साथ, यह विभिन्न बाजार वातावरण में स्थिर लाभ उत्पन्न कर सकती है। मात्रात्मक व्यापारियों के लिए ध्यान केंद्रित करने और लागू करने के लायक है।

/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-16 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
// Simple yet effective MA cross strategy.
// You'll have to tune the parameters to get an optimal win ratio.
// If JPY or XAU or any other currency with pips defined as the 
// second decimal digit are involved, do not forget to set the respective flag on.
//
// Created by vitelot/yanez/Vts, who's the same fellow with different user names
// December 2018 -- Merry Xmas
//
strategy("MA cross strategy Vts", overlay=true, initial_capital=1000, currency="EUR", pyramiding=0)

yr  = input(2016, title="Starting year to analyse")
src = input(close, title="Source")
maType = input( defval="EMA", title="MA Type", options=["SMA","EMA","HMA","McG","WMA"])
//
isJPY = input(false, title="Is JPY or XAU involved?") // JPY and Gold have the pips defined as the 2 decimal digit

maPar1 = input(26, minval=1, title="MA fast period")
maPar2 = input(51, minval=2, title="MA slow period")

atrPar = input(14,minval=1, title="ATR period")
atrMulSL = input(1.5, title="SL ATR multiplicator")
atrMulTP = input(1.0, title="TP ATR multiplicator")

hma(sig, n) => // Hull moving average definition
    wma( 2*wma(sig,round(n/2))-wma(sig,n), round(sqrt(n)))

mcg(sig,length) => // Mc Ginley MA definition
    mg = 0.0
    mg := na(mg[1]) ? ema(sig, length) : mg[1] + (sig - mg[1]) / (length * pow(sig/mg[1], 4))

ma(t,sig,len) =>
    if t =="SMA"
        sma(sig,len)
    else
        if t == "EMA"
            ema(sig,len)
        else
            if t == "HMA"
                hma(sig,len)
            else
                if t == "McG" // Mc Ginley
                    mcg(sig,len)
                else
                    wma(sig,len)
                    
        
sig1 = ma(maType, src, maPar1)
sig2 = ma(maType, src, maPar2)

tickFactor = isJPY? 1e3: 1e5
sl = atrMulSL*atr(atrPar)*tickFactor
tp = atrMulTP*atr(atrPar)*tickFactor

plot(sig1, color=aqua, title="MA1", linewidth=2)
plot(sig2, color=orange, title="MA2", linewidth=2)

longCondition = crossunder(sig2, sig1) and year>=yr // change the >= to == if you like exact years not a range
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1) // exit trade when SL and TP are hit
    strategy.exit("Exit Long", "Long", loss=sl, profit=tp)
if (crossunder(sig1, sig2)) // or when the short condition is met
    strategy.close("Long")

shortCondition = crossover(sig2,sig1) and year>=yr // change the >= to == if you like exact years not a range
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1)
    strategy.exit("Exit Short", "Short", loss=sl, profit=tp)
if (crossover(sig1,sig2))
    strategy.close("Short")
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